Distilbert Base Financial Relation Extraction

🚀 FReE (金融关系提取)

FReE是一个基于DistilBERT的基础模型，它在自定义金融数据集上进行了微调，用于金融关系类型的检测和分类。

🚀 快速开始

我们推出的FReE模型，能助力金融领域的关系检测与分类工作，为金融信息处理提供有力支持。

✨ 主要特性

• 基于DistilBERT基础模型，在金融领域有良好的适应性。
• 可检测金融术语之间关系的存在性，并对存在的关系进行分类。

📚 详细文档

🔍 处理流程

检测金融术语之间关系的存在性，并在关系存在的情况下对其进行定性。示例用例如下：

• 夫妻为了减少遗产税而设立的联合信托（A - B信托）。（关系 存在，类型：is）
• 没有取款罚款。（关系 不存在，类型：x）

📦 数据情况

数据由从不同来源（维基媒体、国际财务报告准则、Investopedia）收集的金融指标定义组成。每个定义被拆分为句子，并使用斯坦福开放信息提取模块提取句子中的术语关系。 数据集中的典型行包含一个定义句子及其对应的关系标签。标签限于5种最广泛识别的关系，即：x（无关系）、has、is in、is 和 are。

🤖 模型详情

使用的模型是Hugging Face库中的标准DistilBERT - base变压器模型。有关该模型的更多详细信息，请参阅HUGGING FACE DistilBERT基础模型。 此外，该模型经过预训练，以初始化权重，避免从现有的预训练通用模型加载时出现未使用的情况。

📊 评估指标

使用的评估指标为：精确率、召回率和F1分数。以下是测试集上的分类报告：